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Seminário
UFSCar/USP ? 06/05/2011 - 14h00 |
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LOCAL:
Sala de seminários
do DEs - UFSCar
TÍTULO: SIMULAÇÃO
PERFEITA PARA CADEIAS ESTOCÁSTICAS
PALESTRANTE: Alexsandro
Giacomo Grimbert Gallo (Pós-Doutorando da UNICAMP)
RESUMO:
Algoritmos
de simulação perfeita (perfect simulation algorithms) têm como objetivo a
construção de amostras finitas distribuídas exatamente de acordo com a medida
estacionária do processo. A palavra ?exatamente" tem importância, vem daí o nome
inglês também comumente utilizado de exact sampling. Por esta razão, esta área
de pesquisa é de particular utilidade para algoritmos MCMC. Mas veremos que
desenvolver tais algoritmos pode também ser útil de um ponto de vista teórico,
como por exemplo, mostrar, por construção, a existência de certas cadeias
estacionárias. Nós focaremos sobre uma classe particular de algoritmos, chamados
?algoritmos de acoplamento desde o passado" (Coupling from the past algorithms),
e sobre o mundo das cadeias estocásticas (isto é unidimensional, tempo discreto)
a valor em alfabeto finito. Começaremos mostrando como construir tais algoritmos
no caso bem conhecido das cadeias de Markov, e rapidamente, veremos como tratar
casos não markovianos menos conhecidos. Daremos muitos exemplos. Nós usaremos as
seguintes referências: Propp & Wilson (1996), Comets et al. (2002), Gallo
(2009).
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